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雙向LSTM神經網絡的航空發(fā)動機故障預測
關鍵詞：故障預測 時間序列 雙向lstm神經網絡
摘要：準確的航空發(fā)動機故障預測能夠為維修決策提供依據,提高裝備完好率,避免災難性故障并最小化經濟損失。根據航空發(fā)動機傳感器數據特點,提出一種基于雙向長短期記憶(LSTM)神經網絡的故障預測方法,建立故障預測模型,包括數據預處理、網絡模型設計、訓練與測試,得到在多種工作條件和故障下具有較強泛化能力的神經網絡預測模型。使用C-MAPSS數據集對模型進行仿真驗證,所提出的雙向LSTM故障預測模型通過與RNN、GRU、LSTM時間序列模型對比,誤差下降33.58%,得到更高的預測精度,非對稱評分下降71.22%,具有更好的適應性。
空軍工程大學學報雜志要求:
{1}文稿引文務須準確，采用順序編碼制，在引文處按論文中引用文獻出現先后阿拉伯數字連續(xù)編碼，序號外加方括號。
{2}文章發(fā)表后，如被轉載或獲獎，請及時通知文章責編，以備成果統計之用。
{3}文稿引文務須準確，采用順序編碼制，在引文處按論文中引用文獻出現先后阿拉伯數字連續(xù)編碼，序號外加方括號。
{4}文中引用文獻，首次列注時需標明全部出版信息，再次列注時方可簡化。注釋按照（作家，書名，出版社，出版年份，第幾頁）的形式進行標注。
{5}題目：力求簡明、醒目，能準確反映文章主題。應避免使用非公知公用的縮略語、字符和代號等，如必須使用，應在文中第一次出現時，對其作出通俗易懂的說明。
{6}摘要是客觀反映論文主要內容，具有獨立性和自含性的短文。內容必須短、精、完整，篇幅100-300字，不應出現圖表、冗長的數學公式和非公知公用的符號、縮略語。
{7}按照國家標準GB/T15835—2011《出版物上數字用法》的規(guī)定，凡是可以使用阿拉伯數字而且又很得體的地方，盡量使用阿拉伯數字。
{8}論文所涉及的研究如果得到國家或部、省級以上基金資助，應腳注于文題頁左下方，如:“基金項目:國家自然科學基金面上項目(編號)”，并附基金資助證書復印件。
{9}文中參考文獻角碼按照文中出現的次序編號，在文中相應處的右上角用阿拉伯數字加小方括號注明如“[1]”。
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